什么是模型选择？
模型选择是机器学习流程中至关重要的一步，涉及从多个算法中挑选最适合当前任务的模型。以下是核心步骤：
数据准备📊
- 清洗和预处理数据
- 特征工程（Feature Engineering）
- 数据集划分（训练集/测试集）
模型选择方法🧠
- 经验法则：根据问题类型选择（如回归用线性模型，分类用决策树/神经网络）
- 交叉验证🧪：使用K折交叉验证评估模型泛化能力
- 性能指标✅：通过准确率、F1分数、AUC等指标对比模型
超参数调优⚙️
- 使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）
- 集成贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等高级方法
- 自动化工具推荐：模型调优教程
评估与选择✅
- 比较训练误差与测试误差
- 使用学习曲线分析模型偏差/方差
- 最终选择最稳定的模型部署
📌 扩展建议：尝试使用模型评估工具进行可视化分析